Evaluación del rendimiento de diferentes algoritmos de aprendizaje en la detección de Arritmias
utilizando reducción de dimensionalidad PCA
Resumen.-
Los cambios en en el ritmo normal del corazón puede resultar en desenlaces fatales o causar daño irreparable al corazón si no se atiende a tiempo. La capacidad para automáticamente identificar arritmias desde los registros ECG es importante para diagnósticos clínicos y tratamiento oportuno. Se realizó
una investigación del rendimiento el tiempo de construcción de diferentes algoritmos de aprendizaje máquina como: Redes Neuronales, Máquina de Vectores de Soporte y Naive Bayes; cada uno de estos modelos es evaluado también con dos conjuntos de datos, a uno se le redujo la Dimencionalidad con la técnica de Análisis de Componentes Principales y al otro conjunto no; el objetivo de la investigación es evaluar diferentes modelos y sus efectos cuando se reduce la dimensionalidad.
keywords: clasificación de arritmias, minería de datos, modelos probabilísticos, registros ECG.
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